TU BRAUNSCHWEIG
| Carl Friedrich Gauß Faculty | Department of Computer Science
Informatikzentrum

Softwareentwicklungspraktikum: Autonomes Fahren

SemesterSummer 2020 [ Other terms: · Sommer 19 · Sommer 18 · Sommer 17 · Sommer 16 · Sommer 15 · Sommer 14 · Sommer 13 · Sommer 12 · Sommer 11 · Sommer 10 · Sommer 09 · Sommer 08 · Sommer 07 ]
IBR GroupCM (Prof. Wolf)
TypePraktikum
Lecturer
PhotoProf. Dr.-Ing. Lars Wolf
Institutsleiter
wolf[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
+49 531 3913288
Room 138
Assistants
PhotoRobert Hartung
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
hartung[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
+49 531 3913246
Room 131
PhotoJan Schlichter
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
schlichter[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
+49 531 3913154
Room 118
Hiwis
Anonymous PhotoLinda Fliss
SEP Hiwi
fliss[[at]]ibr.cs.tu-bs.de
StartSS2020
Attendees Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Informations-Systemtechnik im vierten Semester
Content

Wir stellen eine Carrerabahn, die bereits mit einem Raspberry Pi fernsteuerbar ist, bereit. Ihr könnt somit die Geschwindigkeit der einzelnen Fharzeuge (bis zu 6) vorgeben. Außerdem kann die Spur gewechselt werden.

Es werden 2 verschiedene Aufgaben, die jeweils von 2 Teams gelöst werden, angeboten.

Aufgaben

Platooning: Anreihen und Ausfahren

Drei oder mehr Autos fahren auf einer Spur möglichst nah aneinander ohne zu kollidieren.

Idealerweise kann das dritte, vierte, ... Auto sich über eine Weiche an das Platoon anschließen. Zusätzlich soll ein Ausscheren von Fahrzugen aus dem Platoon möglich sein und das Platoon über mehrere Runden auf beliebigen Strecken aufrechterhalten werden.

Folgende Hardware wird bereit gestellt:

  • Kamera für zentrale Draufsicht: Ermöglicht die Positionsbestimmung über auf den Autos angebrachte Marker.
  • Carrerabahn mit Raspberry Pi

Aufgaben

  • Positions- und Streckenerkennung über die Kamera
  • Abstands- & Geschwindigkeitsregler entwickeln
  • Durchführung des Ein- und Ausfädelmanövers
  • Positionierung des Platoons
  • Einfädeln entweder mit viel Sicherheitsabstand + aufschließen, oder möglichst knapp
  • Vernetzung zwischen den eingesetzten Komponenten

Anforderungen

Folgende Programmiersprachen, Techniken und Bibliotheken werden für die Bearbeitung der Aufgabe zum Einsatz kommen. Falls noch keine Erfahrung besteht, sollte die Bereitschaft sich einzuarbeiten vorhanden sein.

  • C/C++, Python
  • OpenCV, ARToolKit

KI vs Mensch

Fahre so schnell wie möglich, ohne aus der Bahn zu fliegen!

Es soll eine Strategie für autonom fahrende Carrera-Autos entwickelt werden, die in der Lage sind gegen reale und andere künstliche Fahrer anzutreten. Die Steuerung soll den Streckenverlauf erkennen und auf beliebigen Strecken funktionieren. Das Hauptziel bei der Fahrt sollte es sein nicht aus der Spur zu fliegen. Die KI sollte außerdem in der Lage sein mögliche Spurwechsel taktisch durchzuführen um langsamere vor einem fahrende Fahrzeuge zu überholen oder die eigene Rundenzeit zu optimieren. Für die Entwicklung der KI ist der Einsatz von Machine Learning möglich.

Folgende Hardware wird bereit gestellt:

  • Kamera für zentrale Draufsicht: Ermöglicht die Positionsbestimmung über auf den Autos angebrachte Marker.
  • Carrerabahn mit Raspberry Pi
  • Optional: Sensorik für einzelne Fahrzeuge

Aufgaben

  • Positions- und Streckenerkennung über die Kamera
  • Abstands- & Geschwindigkeitsregler schreiben
  • Taktisches Durchführen von Spurwechsel
  • Optimierung der Geschwindigkeit um möglichst schnell zu fahren ohne aus der Spur zu fliegen
  • Automatische Adaption bei Änderung des Streckenverlaufs

Anforderungen

Folgende Programmiersprachen, Techniken und Bibliotheken werden für die Bearbeitung der Aufgabe zum Einsatz kommen. Falls noch keine Erfahrung besteht, sollte die Bereitschaft sich einzuarbeiten vorhanden sein.

  • C/C++, Python
  • OpenCV, ARToolKit
ReferencesDokumente
Chapter
VorlagenOrganisatorischesSVN-HilfenWeitere Hilfen

last changed 2020-02-06, 18:03 by Jan Schlichter
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